레거시 데이터베이스에서 다중 엔터티 관계에 대한 ElasticSearch 인덱스 구조를 최적화하는 방법은 무엇입니까?

다중 엔터티 바인딩으로 ElasticSearch 인덱스 구조 구성

ElasticSearch(ES)를 레거시 데이터베이스와 통합할 때 효율적인 쿼리를 위해 인덱스 구조를 최적화하는 것이 중요합니다. 이 경우의 작업은 복잡하고 최적이 아닌 구조의 데이터베이스를 ES에 복제하는 것입니다.

문제 개요

데이터베이스는 세 개의 테이블로 구성됩니다.

• 제품: 제품 데이터(ID, 제목, 가격)
• 플래그: 플래그 정의 포함(매진, 할인, 최고 제품)
• FlagsProducts: 제품과 플래그를 연결하는 피벗 테이블

목표는 이를 평면화하는 것입니다. 다중 값을 유지하면서 ES에서 더 쉽게 쿼리할 수 있는 구조 관계.

해결책: 구조 평면화

제품과 플래그 간의 n:m 관계를 제거하려면 " 플래그" 배열에는 각 제품에 대한 모든 관련 플래그가 포함되어 있습니다. 이 접근 방식은 플래그에 대한 쿼리를 단순화하고 보다 일관된 데이터 구조를 제공합니다.

다음은 평면화된 샘플 제품 문서입니다.

{
   "id": "00c8234d71c4e94f725cd432ebc04",
   "title": "Alpha",
   "price": 589.0,
   "flags": ["Sellout", "Top Product"]
}

{
   "id": "018357657529fef056cf396626812",
   "title": "Beta",
   "price": 355.0,
   "flags": ["Discount"]
}

{
   "id": "01a2c32ceeff0fc6b7dd4fc4302ab",
   "title": "Gamma",
   "price": 0.0,
   "flags": ["Discount"]
}

ES 매핑

"제품" 인덱스 유형에 해당하는 매핑은 be:

PUT products
{
    "mappings": {
        "product": {
            "properties": {
                "id": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                },
                "title": {
                    "type": "string"
                },
                "price": {
                    "type": "double",
                    "null_value": 0.0
                },
                "flags": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                }
            }
        }
    }
}

Logstash 입력에 대한 SQL 쿼리

데이터베이스에서 필요한 데이터를 가져오려면 다음 SQL 쿼리를 제안합니다.

위 내용은 레거시 데이터베이스에서 다중 엔터티 관계에 대한 ElasticSearch 인덱스 구조를 최적화하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!